問題タブ [lmertest]

データの構造と私が作成した結果をできるだけ多くお見せしたいと思います。

データの構造は次のとおりです。

Person は参加者 ID、GroupID は評価された刺激の種類、因子 1 (レベル 0 と 1) と因子 2 (レベル 1 と 2) は固定因子、評価は結果変数です。

線形混合効果モデルにおける重要な交互作用のプロットを印刷しようとしています。パッケージ lme4 と lmerTest を使用してデータを分析しました。

これが実行したモデルです。

summary() 関数を使用すると、R は次の出力を返します。

線形混合効果モデルの p 値を解釈できないことはわかっています。そこで、因子 1 と因子 2 の主効果のみを含むモデルと相互作用モデルを比較して、追加の anova を実行しました。

私はこのアウトプットを次のように解釈しました。Factor1 と Factor2 の交互作用は、Factor1 と Factor2 の主効果のみを使用したモデルと比較して、結果測定値の追加の分散を説明しています。

線形混合効果モデルの出力を解釈するのは難しいので、Factor1 と Factor2 の相互作用を示すグラフを印刷したいと思います。私はlsmeansパッケージを使用してそうしました（最初にplot（allEffects）を使用しましたが、混合効果モデルで係数とその信頼区間を取得する方法の質問を読んだ後、線形混合効果モデルのグラフを印刷する正しい方法ではないことに気付きました）。

これが私がやったことです（このWebサイトhttp://rcompanion.org/handbook/G_06.htmlに従って）

これは私が使用したプロット機能です

プロットは、このリンクを使用して見つけることができます (まだ画像を投稿することは許可されていません。回避策をお許しください)。

Factor1 と Factor2 の相互作用

ここで私の質問は次のとおりです。有意な相互作用と、この相互作用によって説明される分散がかなりあるのに、プロットの信頼区間が重なっているのはなぜですか? 信頼区間で何か間違ったことをしたと思いますか？それとも、線形混合効果モデルの有意指数を解釈できないからでしょうか?

Edit1: 以下の @RolandASc によって報告されているように、にバグがあるようlmerTestです。この問題を報告するパッケージのメンテナに、すでに電子メールを書きました。
Edit2: メンテナの応答: 「私たちは更新に取り組んでおり、そのような問題がより良い方法で処理されることを願っています...」

lme4/を使用して null ランダム効果モデルの p.values を取得しようとしていますlmerTestが、モデルに対して計算されない理由がわかりませんnull。

データを使用sleepstudyして、次のようにモデルを定義します。

を呼び出すとsummary(lmer0)、固定効果の切片の p.value が出力されると予想されlmerTestますが、そうすることに失敗し、実際には から要約を呼び出しますlme4。

同じモデルを使用する場所がnlmeすべて正しい場合：

PS この質問が CrossValidated に適している場合は、お知らせください。そこに移動します。ありがとうございました。

固定効果モデルからの推定値をプロットしています。すべてではなく、固定効果の一部のみをプ​​ロットする方法はありますか?

また、lmerTest を使用して、レポート用の p 値を取得しています。プロットに p 値を追加して、どの固定効果が有意に達するかを示す方法はありますか?

私は lmerTest を使用して、R で lmer モデルの p 値を取得しています。残念ながら、モデルを複数回実行すると、毎回異なる p 値が得られます。モデルを複数回実行して、1 つの堅牢な p 値を計算する方法はありますか? より堅牢な p 値を取得する他の方法も大歓迎です。

私のコード (これは、Aicc による最良のランダム構造を持つモデルであり、変動インフレ率の高い相互作用は削除されました):

ありがとうS